遗传算法与神经网络在洪水预报中的应用

• 作者: 吴建华 曹广学 李爱云
• 来源期刊: 太原理工大学学报
• 关键词: 神经网络 遗传算法 洪水预报
• 年，卷（期）: 2005,（5）
• 所属期刊栏目: 水利与土木工程
• 页码范围: 585-588
• 页数: 4页
• 分类号: P338.9
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-9432.2005.05.022

摘要

采用遗传学习算法对神经网络BP模型的初始权重进行优化,即先用遗传学习算法进行全局训练,再用BP算法进行精确训练,使网络收敛速度加快和避免局部极小.将该方法运用于洪水预报问题,并利用山西省文峪河水库的历史资料条件建立一个网络,以洪水预报的各种控制因素相关资料作为样本,对网络进行训练并用训练好的网络进行预报.网络的训练速度及预报结果表明,该算法收敛速度较快,预测精度很高,为洪水预报提供了一种新思路和新方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李爱云	太原理工大学水利科学与工程学院	17	35	5.0	5.0
2	吴建华	太原理工大学水利科学与工程学院	106	352	8.0	13.0
3	曹广学	合肥工业大学土木建筑工程学院	10	26	3.0	4.0